我将浏览Azure机器学习的示例。看起来这些示例使我明白了ML正在被用于分类问题，例如根据从推断样本数据训练而来的模型对类别进行排名，分类或检测类别。
现在，我想知道ML是否可以针对乘法，除法，其他级数问题等计算问题进行训练？这个问题适合ML范围吗？
乘法数据集：
Num01，Num02，结果
1,1,1
1,2,2
1、3、3
1,4,4
1,5,5
1,6,6
1,7,7
1,8,8
1,9,9
1,10,10
1,11,11
1,12,12
1,13,13
1,14,14
2,1,2
2,2,4
2,3,6
2,4,8
2,5,10
2,6,12
2,7,14
2,8,16
2,9,18
2,10,20
2,11,22
2,12,24
2,13,26
2,14,28
3,1,3
3,2,6
得分数据：
Num01，Num02
1,5
3,1
2,16
3,15
1,32
答案 0 :(得分：1)
您似乎正在寻找regression，几乎所有的机器学习库（包括Azure的服务）都支持它。用外行术语来说，回归的目的是近似一个未知函数，该函数将数据X映射到连续值y。
这可以是任何函数，实际上包括乘法或除法。但是，请注意，这些情况通常太简单了，无法通过机器学习来解决。大多数机器学习算法（可能是linear regression除外）都进行了大量内部计算，因此，其速度将比设备上的本机实现慢。
需要澄清的一点是，Azure ML中的大多数实际机器学习（ML）是由强大的开源库（例如sk-learn或keras）完成的。 Azure主要提供计算能力和更高级别的管理工具，例如实验跟踪和高效的超参数调整。
如果您只是开始使用ML并想进一步深入，那么这种额外的功能可能会显得过分/令人困惑。因此，我建议从重点介绍上面介绍的一种软件包开始。另外，您需要将其与一些更正式的培训相结合，这将为您解释大多数重要概念。